Maschinelles Lernen - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart	Übung	Learnweb
Veranstaltungsnummer	3102	Kurztext
Semester	WiSe 2026/27	SWS	2
Erwartete Teilnehmer/-innen		Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus	i.d.R. jedes 2. Semester	Studienjahr / Zielgruppe
Credits
Hyperlink	http://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/ml-20w/index.html	Evaluation	Ja - Präsenzveranstaltung
Sprache	englisch

Termine Gruppe: 1-Gruppe
	Tag	Zeit	Rhythmus	Dauer	Raum (mögliche Änderungen beachten!)	Raum- plan	Lehrperson	Status	Bemerkung	fällt aus am	Max. Teilnehmer/-innen
	Mo.	08:00 bis 10:00 c.t.	wöchentlich		Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.26 (Seminarraum)
	Mi.	08:00 bis 10:00 c.t.	wöchentlich		Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.26 (Seminarraum)

Gruppe 1-Gruppe:

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Termine Gruppe: 2-Gruppe
	Tag	Zeit	Rhythmus	Dauer	Raum (mögliche Änderungen beachten!)	Raum- plan	Lehrperson	Status	Bemerkung	fällt aus am	Max. Teilnehmer/-innen
	Mo.	08:00 bis 10:00 c.t.	wöchentlich		Gebäude C (Samelson-Campus) - SC.C.2.13 (Seminarraum)

Gruppe 2-Gruppe:

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Termine Gruppe: 3-Gruppe
	Tag	Zeit	Rhythmus	Dauer	Raum (mögliche Änderungen beachten!)	Raum- plan	Lehrperson	Status	Bemerkung	fällt aus am	Max. Teilnehmer/-innen
	Mi.	14:00 bis 16:00 c.t.	wöchentlich		Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.26 (Seminarraum)
	Mi.	14:00 bis 16:00 c.t.	wöchentlich		Gebäude C (Samelson-Campus) - SC.C.2.13 (Seminarraum)

Gruppe 3-Gruppe:

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Zugeordnete Personen
Kontaktperson (durchführend)	Zuständigkeit
Kaur, Simran	durchführend, nicht verantwortlich
Weitere Person	Zuständigkeit
Schmidt-Thieme, Lars, Professor Dr. Dr.	verantwortlich, nicht durchführend

Hinweis: Die Angaben zu den Semestern sind nur Empfehlungen, keine Anmeldebeschränkungen.

LSF - Module
Modulkürzel	Modultitel
MWIN-WWi6	Wahlbereich (M WINF) Wirtschaftsinformatik i.e.S. (6 LP)
0ERA-3LP	Veranstaltungen mit 3 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
MIT-VML	Maschinelles Lernen / Machine Learning
BWI-ML	Maschinelles Lernen

Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen

Inhalt
Lerninhalte	Dies ist die Übung zur gleichnamigen Vorlesung Maschinelles Lernen. Hier werden die Lerninhalte aus der Vorlesung an praktischen Beispielen geübt und Algorithmen in R implementiert und an verschiedenen Datensätzen angewandt.
Zielgruppe	Für Studierende der Bachelorprogramme Angewandte Informatik, Informationsmanagement und Informationstechnologie und Wirtschaftsinformatik sowie für Studierende der Masterprogramme Data Analytics und Wirtschaftsinformatik BSc 5; MSc 1-3

Strukturbaum

Die Veranstaltung wurde 1 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2026/27 gefunden:

Lehrveranstaltungen

Fachbereich 4 - Mathematik, Naturwissenschaften, Wirtschaft und Informatik

Institut für Informatik

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